Abstract
Бұл мақалада трансформер архитектурасына, морфологиялық талдауға және онтологиялық графқа негізделген модельдерді біріктіретін гибридті терең оқыту архитектурасы қолданылады. Соның негізінде қазақ тіліндегі деструктивті веб-контентті классификациялау мәселесі зерттеледі. Жұмыстың өзектілігі әлеуметтік желілер мен платформалардағы өшпенділік, кемсітушілік және экстремистік мазмұнның тез өсуінің салдарынан ақпараттық қауіпсіздік пен әлеуметтік тұрақтылыққа қауіп төнеді. Ұсынылған модель KazBERT контекстік көріністерін, морфологиялық мүмкіндіктерді кеңейту (MFA) модулін, онтологиямен графтық нейрондық желіні (GNN) біртұтас гибридті архитектураға біріктіреді. Мәтіннің семантикалық мағынасы, қазақ тілінің морфологиялық ерекшеліктері және онтологиялық байланыстарын қатар ескере отырып осы архитектура негізінде қалыптасады. Деструктивті мазмұнның әртүрлі түрлері арасындағы семантикалық және иерархиялық қатынастарды жүйелейтін онтологиялық графты жинақтау осы мақаланың негізгі ерекшелігі болып саналады. Өшпенділік, қауіп-қатерлер, кемсітушілік, экстремистік риторика және басқа да өзара байланысты ұғымдар онтологиялық граф санаттарын қамтиды. Графтық Нейрондық Желі (GNN) граф құрылымын түрлендіру үшін пайдаланылады. Соның негізінде ақпарат таратуға және деструктивті контент санаттары арасындағы жасырын қатынастарды алуға мүмкіндік туындайды. KazBERT, MFA және онтологиялық графты біріктіру тілдің контекстік, морфологиялық және семантикалық ерекшеліктерін бір уақытта ескеретін кеңейтілген гибридті мәтіндік көріністі жасайды. Бұл тәсіл онтологияға бағытталған трансформаторлық архитектуралар мен жеккөрушілік сөздерді анықтауға арналған графтық нейрондық желілер бойынша заманауи зерттеулерге негізделген. Зерттеу барысында CLS, LSTM, BiLSTM және BiGRU сияқты әртүрлі архитектуралар зерттеліп, нәтижесінде BiLSTM архитектурасы жақсы нәтиже көрсетті. Морфологиялық ерекшеліктердің, онтологиялық граф және графтық нейрондық желілердің интеграциясы қазақ тіліндегі деструктивті веб-контентті автоматты түрде жіктеуде алынған нәтижелерді тиімді анықтауға мүмкіндік береді.